摘要: 为获取偏远地区较为准确的降水分布情况，本文结合雷达高分辨率和卫星大范围探测优势，通过融合雷达和卫星反演的降水，获取高精度的定量降水估计分析产品（QPE）。以新疆地区2023年8月12日、13日两天强对流过程为例，采用云分类、Z-R关系的方法，利用雷达反射率进行雷达降水反演；将Himawari 9卫星亮温和IMERG降水输入BP神经网络模型来建立平均亮温和平均雨强关系，随后将Himawari 9卫星瞬时亮温输入BP神经网络模型来反演时刻降水；同时提出方案一利用统一修正值来融合雷达和卫星反演降水，在此基础上进一步考虑雨强等级融合的方案二进行对比，最后得到新疆地区高精度降水反演产品。结果表明：（1） 通过亮温划分云类型可以对雷达范围内降水进行细致估算，利用亮温差异在一定程度上则可以降低非降水云的影响。（2） 卫星反演降水的均方根误差为1.793 mm·h–1，决定系数为0.572，模型精度较为合理，二分类评分结果说明模型可以较为准确的反演超过70%的降水区域。（3） 两种方案融合降水对短时小雨精度提升有限，短时中雨上方案二优于方案一，短时大雨上方案二比方案一略有下降。说明高空卫星观测和近地面降水不同步有一定影响。（4） 在95%置信区间下，两种方案较卫星反演的均方根误差和决定系数差异显著性检验P值均小于0.005，方案二较方案一的P值大于0.05。两种融合降水的方案均显著改善了卫星降水精度，但考虑雨强等级融合的方案二对统一修正值融合的方案一精度提升较小。
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